4.7.1: Выход за пределы перцептронов: сверточные нейронные сети (CNN) в веб-браузере

В этом видео вы узнаете о новой архитектуре модели, известной как сверточная нейронная сеть (CNN), которая преодолевает некоторые ограничения простого многослойного персептрона (MLP), такие как обманчивость из-за положения объекта на изображении, его размера и поворота. CNN сегодня широко используются во многих популярных архитектурах, поэтому это ключевой шаг в развитии ваших знаний при работе с данными, похожими на изображения, в браузере. Вы узнаете о новых концепциях и терминологии, таких как свертки, фильтры (ядра), заполнение, шаг и максимальное пулинг, чтобы создать новое, более надежное решение для вашего классификатора MNIST. Смотрите больше эпизодов курса «Машинное обучение для веб-разработчиков» (Web ML) → https://goo.gle/learn-WebML Посмотрите TensorFlow на YouTube → https://goo.gle/TensorFlow-YouTube Подпишитесь на Google Developers → https://goo.gle/developers Свяжитесь с Джейсоном Мэйесом, чтобы задать вопросы: LinkedIn → https://goo.gle/3GwgeLw Twitter → https://goo.gle/3Xh6MT7 Discord → https://goo.gle/3WWVO5t Используйте #WebML, чтобы поделиться своими знаниями и работами из этого курса и познакомиться с коллегами в социальных сетях! Посмотрите, что уже сделали другие с помощью Web ML → http://goo.gle/made-with-tfjs"